【中國傳動網 行業動態】 在工業應用領域，隨著生產的柔性和自動化程度的不斷提高和對質量更加嚴格的控制要求，企業迫切需要機器視覺來代替人工，實現定位、檢測、引導、識別等功能。

GGII數據顯示，2017年中國機器視覺市場規模42億元，全球占比18%，增速為26%，高于全球平均水平。GGII認為，機器視覺是實現工業自動化和智能化的必要手段，隨著機器視覺的介入，自動化設備將朝著更智能、更快速的方向發展，同時，機器視覺在各行業的滲透率也將逐漸增加。

日漸增長的需求使得本體廠家越來越重視機器視覺技術，在這種趨勢之下，一些廠家選擇了與研發實力強勁的機器視覺公司“強強聯合”，另一些選擇了自行研發。那么，這兩條不同的發展路徑究竟有著怎樣的區別？哪條路才是未來行業發展的方向？

在梅卡曼德CEO邵天蘭看來，不同的選擇主要取決于一家企業的業務和技術實力。他說，術業有專攻，如果沒有很強的技術研發實力和積累，那么選擇專業公司合作會更高效。“視覺產品和機器人本體類似，很容易上手做，但非常難做好。以梅卡曼德為例，在核心團隊有很強積累的前提下，投入了數十位工程師，其中僅清華畢業就有十幾人，并先后投入了幾千萬元經費，才在機器視覺的一些細分領域做出了眉目。”

“機器視覺要做好需要幾個必要條件，首先要有很強的帶頭人，能建團隊、把握方向。其次要能吸引頂級人才和資本的支持，除此之外，還需要有苦干年的準備。”邵天蘭說，如果沒有這些，失敗是必然的。“我本人了解的例子就有不少。”

“很多企業陷入了某種誤區，就是為了一些項目而研發視覺技術，這樣回報率是很低的，而和專業公司合作風險低、成本低、周期短，優勢明顯。應該讓專業的人做專業的事，比如梅卡曼德自己就不做本體和項目總包，并且對集成商充分讓利，大家各取所長、合作共贏，我認為這才是一個健康的行業。”邵天蘭說。

微鏈科技總經理張宇稱，他們在和一些本體廠商合作的時候，也有類似的發現，：

“這些本體企業做機器視覺是為項目服務的，對產品化的考慮相對較弱，更多地是為了解決一些現實的問題。”張宇說，“所以從技術的角度來說，其領先性不會很高。這些廠家更多地是跟隨市場上現有的技術，而不會額外去進行創新，因此遇到一些比較復雜的應用環境就很難應對。”

張宇認為，本體廠商還是應該專注于機器人的生產。“他們做的一些所謂‘機器視覺’的東西，很多是基于OpenCV等國際上的開放平臺來進行二次開發。所以在技術上沒有領先性，從專業上來講也不是產品化的東西。”張宇說，部分本體廠商也承認在一些具體的項目上，還是和專業的視覺廠商直接合作效率更高，產品在技術上也更有領先性，能解決更多的復雜問題。

贊同與機器視覺公司合作的還有勃肯特機器人董事長王岳超，他說：“肯定是合作好，我們自己做視覺技術的主要原因是簡化客戶調試步驟，使之符合客戶現場簡單應用。目前勃肯特的技術團隊只是針對形狀、顏色等簡單識別進行自主研發，其他復雜功能都會選擇合作的方式，交由專業廠家解決。”王岳超表示，“機器視覺廠家非常專業，需要做很多功能以滿足不同客戶的要求。”

有人則進一步認為，隨著專業化程度的提高，整個機器人行業的分工恰恰也會越來越細。“波音公司和空中客車公司，自己都不生產飛機的發動機，為什么呢？因為現在整個工業的發展、科技的進步，其必然趨勢就是分工越來越細，越來越專業，只有通過分工的細化和專業化，才能不斷的提高效率、技術水平和專業水平。”易視智瞳CEO黃卜夫說。

“所以我覺得對于一般的機器人本體公司而言，可能與專業的視覺公司合作，是更加合理的思路。”黃卜夫說，鑒于某些機器人本體企業的體量已經足夠大，對自己本體部分的技術已經研究得非常透徹了，專業化程度也達到極致，考慮到整個產業鏈的完整性，可以選擇一些關鍵部件的介入和研發，例如減速器或機器視覺，以打造機器人全產業鏈，這也是一條合適的思路。“主要還是取決于企業的體量以及對于機器人本體的專業化程度。”

部分本體廠家也給出了自己自行研發機器視覺技術的理由，例如艾利特CTO孫愷就表示，他們并不是做所有的視覺應用。“我們只做和手臂相關的，以分揀為核心的方向，這個方向的需求是隨著物流、新零售等新方向一同出現。之前在傳統商業環境也有需求，但是需求相對不迫切。”他強調，近年來AI和低成本3D傳感器技術的進步，讓所有人站在同一個起跑線。“所謂大的技術革新必然帶來產業格局的變換。”此外，孫愷還說，AI和機器視覺在機器人領域是個很古老的需求，“我們在學生時代學的就是機器人方向，因此一直在關注AI和機器視覺的發展，在該方向啟動之前就已經具備了一定的基礎。”

自研或合作，本來就不是“非黑即白”的問題，無論本體企業還是專業的機器視覺公司，大家其實都站在同一條起跑線。“機器視覺和機器人本體是兩個完全不同的技術門類。”配天機器人副總經理索利洋道出了實情：“機器視覺技術主要是圖像處理和算法，所以本體企業做機器視覺，實際上也是由獨立的團隊進行研發，與第三方那些純粹的機器視覺公司在研發模式，包括人才的使用上沒有本質區別。”

索利洋說：“本體企業做機器視覺可以理解為‘養了一堆額外的人，做一個額外的產品’。我認為本體企業做機器視覺的優勢有兩個，一個是自己研發的視覺技術，和自己的控制系統在通訊和銜接上可能會更好一些，集成度和穩定性會更高一些，再一個就是成本可能會有點優勢，但這些優勢并不明顯。”

由此可見，對于機器人企業而言，在機器視覺的研究上選擇什么樣的路，完全要從自己的實際情況出發。但不可否認的是，本體企業選擇與第三方視覺公司合作將成為大勢所趨，而整個工業機器人行業，也必然會出現更細致、更專業的分工。